GPUと高性能オブジェクトストレージが加速するAI革命
私たちは高性能オブジェクトストレージです
AIストレージがスケールでパフォーマンスを提供
RustFSは、分散アーキテクチャとオブジェクトストレージ機能を活用してAI/MLワークロードを加速します。モデルトレーニング中にRustFSの分散セットアップは並列データアクセスとI/O操作を可能にし、レイテンシを減らしトレーニング時間を短縮します。モデル推論に関してはRustFSの高スループットデータアクセスはAIモデル用に保存されたデータの迅速な取得とデプロイを保証し、最小のレイテンシで予測を可能にします。さらに重要なことにRustFSのパフォーマンスは100TBから100PB以上まで直線的にスケールします。これによりエンドツーエンドのAIワークフローが最適化され、モデル開発と提供が向上し、より効率的なAIワークロードとアプリケーションの応答時間の短縮が実現されます。
AIエコシステムの中核
RustFSはAIワークロード用のS3互換オブジェクトストレージの標準です。この遍在性は、AI/MLエコシステム全体がRustFSと統合していることを意味します。私たちの言葉を信じる必要はありません - お気に入りのフレームワークを入力して、Googleに証拠を提供してもらいましょう。
トレーニングと推論に必要なスケール
企業は、アプリケーションや大規模言語モデルが使用できるAIデータを継続的に収集し、保存して、精度向上のためにモデルを再トレーニングしています。RustFSのスケーラビリティにより、組織はストレージ容量をオンデマンドでスケールでき、AI/MLアプリケーションの成功に不可欠なスムーズなデータアクセスと高性能コンピューティングを保証します。
回復力のある（フォールトトレラント）AIストレージ
RustFSは組織がトレーニングデータセット、モデル、中間結果を含む大量のデータをフォールトトレラント方式で保存することを可能にします。この回復力はMLとAIストレージにとって重要であり、ハードウェア障害やシステムクラッシュの場合でもデータがアクセス可能な状態であることを保証します。RustFSの分散アーキテクチャとデータレプリケーション機能によりAI/MLワークフローはシームレスに実行され、継続的に正確な洞察と予測を提供し、AI駆動アプリケーションの全体的な信頼性を向上させます。
AIワークロードのための信頼性の高い（オールウェイズオン）ストレージ
RustFSのアクティブ-アクティブレプリケーション機能は、地理的に分散した複数のクラスターでの同時アクセスをサポートします。これはAI/MLにとって重要であり、データの可用性とパフォーマンスを向上させます。AI/MLワークロードはしばしばグローバルな協力チームを含み、AIモデルのトレーニングと推論のために保存されたデータへの低レイテンシアクセスが必要であり、最も近いクラスターロケーションからデータにアクセスできることでレイテンシを減らすことができます。さらに、フェイルオーバー機能を提供し、クラスター障害時でも中断のないデータアクセスを保証し、AI/MLプロセスの信頼性と継続性を維持する上で重要です。
大規模言語モデルのためのストレージソリューション
RustFSは、そのようなモデルに必要な大量のデータのための信頼性がありスケーラブルなストレージソリューションとして大規模言語モデル（LLM）とシームレスに統合できます。組織はRustFSストレージを事前トレーニングされたLLM、ファインチューニングデータセット、その他のアーティファクトに使用できます。これによりモデルトレーニングとモデル提供中の簡単なアクセスと取得が保証されます。RustFSの分散性により並列データアクセスが可能となり、データ転送のボトルネックを減らしてLLMのトレーニングと推論を加速し、データサイエンティストや開発者が自然言語処理タスクのために大規模言語モデルのポテンシャルを完全に活用できるようにします。
Retrieval Augmented Generationのためのコンテキストストレージ
RustFSは、Retrieval Augmented Generation（RAG）とデータのためのAIモデルの高性能オブジェクトストレージバックエンドとして機能することができます。RAG設定において、RustFSは大規模言語モデル（LLM）からドメイン固有の応答を作成するために使用されるコーパスを保存できます。AI駆動アプリケーションはコーパスにアクセスでき、その結果、自然言語生成タスクに対してよりコンテキストに関連性があり正確な応答が得られ、生成されるコンテンツの全体的な品質が向上します。
クラウドを運用モデルとして - S3から始める
RustFSはクラウド運用モデル - コンテナ化、オーケストレーション、自動化、API、S3互換性に準拠しています。これによりデータの保存とアクセスのための統一インターフェースを提供することで、クロスクラウドおよびクロスストレージタイプのデータ保存とアクセスが可能になります。ほとんどのAI/MLフレームワークやアプリケーションはS3 APIで動作するように設計されているため、業界で最高の互換性を持つことが重要です。13億回以上のDockerプルを誇る - 24/7/365でその互換性の開発者とアプリケーション検証をこれほど多く受けたオブジェクトストレージは他にありません。この互換性は、基盤となるクラウドインフラに関係なくAIワークロードがRustFSオブジェクトストレージに保存されたデータにアクセスし活用できることを保証し、異なるクラウド環境全体で柔軟で非依存のデータ管理と処理アプローチを促進します。
エッジAIストレージ
エッジでは、ネットワークレイテンシ、データ損失、ソフトウェアの肥大化がパフォーマンスを低下させます。RustFSは世界最速のオブジェクトストレージであり、100MB未満のバイナリであらゆるハードウェアにデプロイできます。さらにRustFS Bucket NotificationsやObject Lambdaなどの機能により、新たに導入されたデータに対して即座に推論を実行できるシステムを構築することが簡単になります。高度ドローンでの航空機物体検出から自動運転車両の交通軌道予測まで、RustFSのAIストレージはミッションクリティカルアプリケーションがデータを高速、フォールトトレラント、シンプルな方法で保存し、使用できるようにします。
ML/AIワークロードのライフサイクル管理
現代のAI/MLワークロードには洗練されたライフサイクル管理が必要です。RustFSのライフサイクル管理機能はデータ管理タスクを自動化し、ストレージ効率を最適化し、運用オーバーヘッドを削減します。ライフサイクルポリシーを使用することで、組織はアクセス頻度の低いAIデータを自動的により低コストのストレージティアに移動し、より重要でアクティブなワークロードのために貴重なリソースを解放できます。これらの機能は、AI/ML実務者がモデルのトレーニングと開発に集中できる一方で、RustFSがデータをインテリジェントに管理し、全体的なワークフローパフォーマンスとコスト効率を向上させることを保証します。さらに、ライフサイクル管理レイヤーは、保存と削除ポリシー要件を強制することでAI/MLデータセットが規制要件に準拠することを保証します。
AI/MLワークフローのためのオブジェクト保持
AI/MLほど物事がいつ起こったかに依存するワークロードはほとんどありません。これは、保存されたデータの時間経過に伴う整合性とコンプライアンスを保証する高度なオブジェクト保持機能で対応されます。保持ポリシーを実装することで、RustFSは組織がAI/MLモデルとデータセットのデータ一責性を維持し、不正な削除や変更を防ぐことを支援します。この機能は、重要なデータが特定の期間アクセス可能で不変の状態であることを保証し、正確なモデルトレーニングと分析をサポートし、データガバナンス、規制コンプライアンス、AI/ML実験の再現性にとって重要です。
コアAIデータセットのデータ保護
RustFSはさまざまな機能でデータを保護します。イレイジャーコーディングとサイトレプリケーションをサポートし、データの冗長性とフォールトトレランスを保証し、ハードウェア障害やデータ破損を防いでいます。RustFSは保存時と転送中のデータ暗号化を許可し、不正アクセスからデータを保護します。さらに、RustFSのIdentity and Access Management（IAM）サポートにより、組織はAIワークロード用に保存されたデータへのアクセスを制御でき、許可されたユーザーやアプリケーションのみがデータにアクセスし、変更できることを保証します。RustFSによって提供されるこれらの包括的なデータ保護メカニズムは、AIデータセットのライフサイクルを通じて整合性、可用性、機密性を維持するのに役立ちます。